以下是引用这篇文章的既定格式:
Kühn, E. M. Becker, A. Harpke, I. Kühn, C. Kuhlicke, T. Schmitt, J. Settele,和M. Musche. 2022。数蝴蝶的好处:一个成功的公民科学项目的建议。生态与社会27(2):38。摘要
公民科学(CS)项目在许多科学领域都很受欢迎,最近也成为了收集生物多样性数据的流行工具。尽管这类项目对科学和政策制定的好处已经得到了很好的理解,但参与者从这些项目中获得的好处以及他们的个人背景和动机却知之甚少。此外,人们对他们的期望知之甚少。我们在这里通过公民科学项目来研究这些方面”德国蝴蝶监测”作为一个例子。向项目的所有参与者发出了一份问题单,对问题单的答复如下:•大多数横断面行走者没有该领域的专业背景,尽管他们有较高的教育水平,接近退休,其中女性数量较多;
•加入该项目的一个重要动机是保护自然环境和为科学知识做出贡献;
•参与者受益于提高他们对蝴蝶的知识,特别是他们识别不同物种的能力(分类学知识);
•除了适当的管理和协调之外,参与者对项目没有具体的期望,但有一种为更大的利益而工作的内在感觉。如果项目有助于解决媒体讨论的问题(这里是昆虫数量下降),那么加入该项目的意愿就会更高。
根据问卷分析的结果,我们可以得出一套建立一个成功的CS项目的建议。这包括良好沟通的重要性,例如,通过解释项目的(科学)目的是什么,以及利用项目中收集的数据需要解决什么问题。参加CS项目的动机主要是内在的,CS是在COVID-19大流行等困难时期吸引人们的一个好工具,让参与者有做一些有用的事情的感觉。
介绍
早在17世纪,一位迷人的女性就因热爱自然和细致的绘画而闻名。玛丽亚·西比拉·梅里安(Maria Sibylla Merian)是最早的女性昆虫学家之一,她的植物、蝴蝶、毛毛虫和蛹的绘画为科学增添了大量知识(Kutschera 2017)。就像当时和之后几个世纪的许多其他昆虫学家一样,她是一名业余专家,也就是说,她是一名既没有作为科学家接受训练也没有作为科学家获得报酬的研究人员(Vetter 2011年)。直到19世纪末,科学才被职业化。在此之前,几乎所有的科学研究都是由业余爱好者进行的(Miller-Rushing et al. 2012)。最近,这一科学分支在公民科学(CS)的名称下变得流行起来,许多跨学科的项目已经建立(Conrad和Hilchey 2011年,Kullenberg和Kasperowski 2016年,Hecker等人2018年)。历史上,CS涵盖了广泛的领域,如天文学、公共卫生、环境监测和评估、生物学和生物多样性监测(Hecker et al. 2018)。目前比较著名的例子是“星系动物园”(Galaxy Zoo)等项目,这是一个邀请人们帮助对星系进行分类的在线天文项目(https://www.zooniverse.org/projects/zookeeper/galaxy-zoo/),或Foldit,一款帮助科学家优化(即折叠)蛋白质的实验性电脑游戏(http://fold.it/).迄今为止,大量CS项目也在以不同的方式处理生物多样性监测。
由于生物多样性的丧失已经成为一个主要的社会问题(Thomas etal . 2004, Barnosky etal . 2011),为了分析全球变化的后果,对生物多样性高时空分辨率数据的需求也增加了;监察保育工作的成效;并为政策提供信息。然而,获得这些数据受到专业人员和财政资源的限制。因此,许多生物多样性监测项目都建立在志愿者参与的基础上。德国最著名的是普通鸟类的监察(监控haufiger Brutvogel,https://www.dda-web.de/#)、蝴蝶监测德国(Tagfalter-Monitoring德国,https://www.ufz.de/tagfalter-monitoring/,以下称为TMD),或蚊图集(Muckenatlas,https://mueckenatlas.com/),以及许多其他更本地或区域性的举措(见https://www.buergerschaffenwissen.de/).
这些项目对科学的好处是显而易见的:如果没有志愿者的工作和支持,就不可能有许多重要的发现和科学出版物。一个突出的例子是正在进行的关于昆虫数量减少的讨论。这一主题的重要出版物基于公民科学家收集的数据(Thomas等人,2004年,Filz等人,2013年,Habel等人,2016a, 2016b, Hallmann等人,2017年,Rada等人,2018年,Van Swaay等人,2019年)。相比之下,很少有人知道志愿者的背景(Füchslin等人2019)和动机(Domroese和Johnson 2017, Ganzevoort和van den Born 2020)。此外,对参与者的激励和福利(Dickinson等人2010,Wehn和Almomani 2019, Kühl等人2020)以及项目是否满足他们的期望(Golumbic等人2020)所知甚少。然而,这些知识对于保持CS项目的长期生存是至关重要的。只有理解了人们参与CS项目的原因,我们才能设计出对科学家和公民都有利的项目,从而保证他们的长期存在。
因此,有必要分析成功的CS项目,以揭示其成功的原因。公民科学有不同的方法,项目大致可以分为贡献项目、协作项目和共同创建项目(Tweddle等人,2012年)。贡献项目由科学家设计,协作项目由参与的科学家设计,共同创造项目由科学家和参与者共同设计(Tweddle et al. 2012)。产生长期研究数据的生物多样性项目主要是贡献项目,有时也有合作方面,例如,参与者不仅收集数据,而且还对数据进行质量检查和分析。这里我们关注的是TMD (Tagfalter-Monitoring德国),这是成功的,因为人们经常参与很长一段时间(32%的参与者参与项目10年或更长时间),在自己的个人休闲时间很长,他们收集高度可靠,因此具有科学价值的数据(Kühn等人2008,Rada等人2018,Pellissier等人2020)。即使是初学者也可以参与这个项目,因为在一个季节内就可以了解到在一个样带(一条确定的计数路线)上发现的蝴蝶种类。为了研究使这个项目特别成功的因素,我们在参与者中进行了一项调查,我们解决了以下几个方面:
- 谁参与这个项目?(背景)
- 人们为什么要参与这个项目?他们长时间参与游戏的动机是什么?(动机)
- 参与项目的人的个人优势是什么?(好处)
- 人们期望从项目和项目协调中得到什么?(期望)
此外,我们意识到,在2020年2019冠状病毒病大流行期间,比往年有更多的人对数蝴蝶感兴趣。我们将其量化为志愿者动机的一个指标,因为很明显,当他们有更多的空闲时间时,他们参与的动机就会更高。
方法
背景
TMD是一个始于2005年的CS项目(Kühn et al. 2008)。志愿者们沿着确定的线(即横断面)数蝴蝶,如果可能的话,从4月到9月每周一次,持续多年。每个断面由1-20个部分组成,每个部分的长度为50米。沿着一个样带,所有的蝴蝶在一个假想的盒子里按个体种类计数,即每边2.5米,前面及以上5米(Kühn et al. 2014)。计数有一个时间目标,即你应该用5分钟走50米。
自2005年以来,德国共建立了1301个横断面,包括9850个断面。在项目实施期间,每年都有许多新的铁路横断面建立起来,但也有许多其他的被废弃。2019年,蝴蝶被统计在544个横断面上(代表4246个截面)。其中243个样带已经提供了10年或更长时间的数据,其中67个样带自2005/2006年以来一直在行走。研究结果发表在年度报告中(如:Kühn et al. 2018、2019)。
TMD的参与者可以分为两组。最大的群体是横断面步行者,他们沿着确定的横断面数蝴蝶。在某些情况下,他们是绝对的初学者,但他们中的大多数人在识别蝴蝶方面有很好的知识。另一组是区域协调员,他们通过帮助项目参与者识别蝴蝶和检查数据来支持项目参与者。他们是蝴蝶专家和分类学家,他们也经常走过一个样带。
CS项目TMD的参与者不会因为他们的贡献而获得报酬,但他们会在闲暇时间数蝴蝶并在网上输入数据。在蝴蝶季节的开始和结束(4月初和9月底),信息通过电子邮件发送给所有的参与者,没有电子邮件的人(只有4%)通过邮件发送。每年年底,一份前一年的详细年度报告将作为期刊的一期发布给所有参与者Oedippus(ISSN: 1436-5804[印刷版]ISSN: 1314-2682[在线])。本报告的第一部分包括项目的一般结果,例如已统计的蝴蝶总数、它们的总数(丰度)、每种蝴蝶的数目,以及自2005年以来选定的种类的趋势。它还概述了有关出版物。在报告的第二部分,参与者可以介绍他们的横断面或相关项目,并提供相关主题的书籍。在某些年份,与年度报告一起发出的是一种特殊的奖励,例如,蝴蝶日历、印有蝴蝶图案的棉袋、印有德国所有蝴蝶的海报,以及难以识别的蝴蝶群体的识别图,如Hairstreaks (clilini和Eumaeini)或Fritillaries (Melitaeini)。总而言之,与参与者在项目中投入的时间和精力相比,物质物品形式的个人收益是非常低的。
调查
在这个项目的背景下,开发了一个由42个问题组成的调查(完整的问卷附录2[英语]和3[德语])。该调查由SoSci survey (Leiner 2019)网站创建(https://www.soscisurvey.de/),包括12个多项选择题、8个封闭式(即“是”或“否”)问题、14个李克特量表或评分量表问题、4个开放式问题和4个与人口问题有关的问题。在这里,我们分析了其中15个问题的答案;这些是与本文内容特别相关的答案,因为它们涉及参与者的背景、他们的动机、他们的(教育)利益、他们的期望,以及对项目的反馈(完整问题见表1)。
这项调查是在以前和现在的横断面步行者以及以其他方式与TMD项目相关的人员中进行的(包括,例如,区域协调员,他们监督横断面步行者,但自己不走横断面)。2019年7月19日,共向所有参与者发送了1314份调查问卷,并要求接受者在2019年9月15日之前回答调查。
调查问卷已于2005年和2014年发放给项目参与者。这些问卷比这里所分析的要短得多,而且侧重于人口统计数据。为了比较参与者的年龄阶层,我们使用了所有三份问卷的数据。
对年度注册人数的分析仅限于2009年以来的注册人数。原因是,在项目的最初几年,注册的人比平时多很多(因为那些感兴趣但尚未参与的人的比例更高)。在最初的志愿者或多或少参与后,这种情况会趋于平稳。因此,TMD启动后花了几年时间(2006-2008年)才达到这一水平。为了检验2009-2017年(Hallmann等人发表的2017年)和2018-2020年的注册人数之间是否存在差异,使用两样本随机化检验对两个时期的新参与者的年度人数进行了测试EnvStats: twoSamplePermutationTestLocation ()(Millard and Neerchal 2001),与”中位数”位置参数。这是一个非参数版本的两个样本t以及(1991年的)。使用Kruskal-Wallis测试年龄级分布的差异H测试和Mann-WhitneyU测试事后比较。为了检验物种数量知识的增加,我们使用了Fisher的配对比较设计检验(Manly 1991),一个配对的非参数版本t以及。我们还测试了2009-2019年的平均注册数量是否低于2020年(德国的COVID-19限制措施)。在这里,我们使用了单样本t检验的非参数类似物,即Fisher配对比较设计检验,但我们没有计算对之间的差异,而是使用单边假设计算了观测数和预期数(这里是2020年的注册数)之间的差异。
跨问题关联分析如下:使用肯德尔相关性分析参与时间(Q2)、年龄(Q39)和动机(q5.1 - 5.6.)之间的关系。出于科学透明度和了解相关结构的原因,我们计算了所有相关(表A1)。但其中大多数都是微不足道的,例如,参与时间越长,参与者年龄越大。因此,我们不会在结果中显示它们。对问题5.1-5.6的回答采用李克特量表。因此我们使用了这个函数序数::clm ()(Christensen 2019),包括上面提到的问题作为模型中的预测因子,即与其他样带行走者的交换(Q22)和性别(Q42)。同样,为了将期望(q36.1 - 36.7.)与参与时间(Q2)、年龄(Q39)和性别(Q42)联系起来,我们使用了二项模型,即带有family=的广义线性模型”二项。”能够包含Q2的结果(”你在哪一年参与蝴蝶监测?”)在相关性中,我们计算了给定年份的数量。因为问题5由6个子问题组成,问题36由7个子问题组成,这导致了多重测试。为了避免相应的I型错误,我们使用Holm(1979)的方法对多次测试进行了校正,也参见Rice(1989)。所有分析均使用统计软件R Version 4.0.3进行。(R核心团队2020)。
对于一些结果和讨论点,引用的来源是”与参与者的个人沟通。”这是指在项目协调人员和参与者之间的个人接触过程中提供的信息。TMD的项目协调的一部分是在支持横断面步行者的背景下大量的电子邮件交换和电话。
结果
总共有496份完整的调查被返回(回复率38%)。通过SoSci Survey网站填写了448份调查,其中48份调查通过普通邮件发回。返回调查的参与者可以分为四组:积极的样带步行者(326人),曾经的样带步行者(163人),建议样带步行者的区域协调员(29人),以及不积极参与项目,但对项目感兴趣并支持项目的人(68人)。
谁参加这个项目?(背景)
年龄和性别
受访者的中位数年龄为62岁(最大的88岁,最小的16岁,即72岁;图1)。虽然大部分已完成的调查来自男性个体,但性别失衡并不十分明显(41.9%的女性,57.7%的男性,0.5%的多样性)。女性参与者的中位年龄(64岁)明显高于(U检验,p = 0.001)高于男性参与者(59;图A1.2)。
与2005年和2014年向TMD参与者发放的两份较短问卷的结果比较,年龄阶层分布有显著差异(p < 0.001);特别是2005年(中位数50-59岁)到2014年(中位数60-69岁;P < 0.0001),以及2005年至2019年(中位数60-69岁;p < 0.0001;图2)。2014年与2019年在年龄阶层上无显著差异(p = 0.94)。
长期加入该项目并花时间监测蝴蝶的意愿很高。许多参与者在几年前就加入了这个项目,自项目成立以来,参与者为项目做出贡献的年数中值为7年(图3)。该项目每年花费的时数中值(实地工作和数据输入)为39小时。
教育和专业背景
大部分参与者(60%)在加入TMD之前对蝴蝶感兴趣,但大多数参与者(77%)并不是昆虫学或相关领域的专业人员。参与者的专业资格相对较高,47.9%拥有大学学历(图4)。
人们为什么要参与这个项目?(动机)
至于受访者参与TMD的动机,绝大多数受访者表示对保护自然环境有普遍兴趣。与会者还表示,他们希望从总体上制止蝴蝶的损失和生物多样性。此外,收集蝴蝶科学数据的意愿也非常高(图5)。
对于与其他参与者进行交流的参与者(Q22),理解生态相互关系(图6)和贡献科学数据(图7)比与其他参与者没有交流的参与者更重要。动机与参与者的年龄、性别以及参与时间没有显著差异。当被问及他们是否打算(继续)为TMD做贡献时,大多数人回答说他们计划继续他们的监视活动(图8)。
在一个免费的文本框中,参与者有机会写下不参与(不再)的原因。给出的原因(总共89条评论,有些评论的原因不止一个)非常不同,但可以归纳为五组:
- 缺乏时间(39)
- 老龄和/或健康原因(25)
- 样带改变/被摧毁,由于蝴蝶数量低而受挫(23)
- 搬迁(7)
- 数据录入过于复杂(4)
所有给出的原因都是个人的,没有一个评论对项目协调或整个项目给出了负面的反馈。
在过去三年(2018-2020年),我们有特别高的新注册人数(图9)。2018-2020年的新参与者人数为中位数(74人),明显高于2009-2017年(48人;不包括成立初期;两样本随机化检验,p = 0.02)。除2005年和2006年外,该项目没有得到积极的推广(剔除这些年数据的原因)。
参加项目的人有什么个人优势?(好处)
一个主要的非物质利益是参与者在参与过程中所获得的知识。通过询问参与者最初加入项目时他们知道多少种蝴蝶,以及他们目前能识别多少种蝴蝶(数字按5个步骤分组),可以量化识别蝴蝶物种的一般知识。然而大多数参与者只知道6-10个(模式;中位数= 11-15)种不同的蝴蝶,大多数人现在知道超过40种(模式;中位数= 35-40),这是一个高度显著的(p < 0.0001, Fisher配对比较检验)增加的分类知识(图10)。
人们期望从项目和项目协调中得到什么?(期望)
当被问及参与者希望从项目协调中得到什么时,35.3%的人提到更多的活动,如区域会议、研讨会、讲习班或短途旅行。大约20%的人回答说,他们希望有更多的交流,更多的培训课程,更多的电子邮件通知。更多的通过邮件或社交媒体通知或更好的可达性是次要的兴趣(图11a)。
近47%的参与者希望通过电子邮件获得更多信息,29.6%的参与者希望在项目主页获得更多最新信息。只有12.3%的受访者希望以邮寄方式接收资料;在Facebook上获取信息或通过电话联系项目协调是次要的。Twitter上的信息只对一个人感兴趣(图11)。在免费文本中,参与者可以添加更多的愿望,38%的人表示他们对协调感到满意。14%的人希望获得更多的一般信息,7%的人希望有更多的区域会议和短途旅行。对于年龄较大的参与者,更好的可达性不那么重要(U-test, p = 0.009),与较年轻的参与者相比,他们更喜欢通过邮件而不是电子邮件通知(p = 0.04)(图A1.3)。培训课程(p = 0.006)和一般的赛事(p = 0.001)对年轻参与者更重要。所有其他期望与性别、年龄或参与时间之间的关系在统计上都不显著。
2019冠状病毒病参与率与正常年份相比
通常,TMD的蝴蝶计数开始于每年的4月1日。在2020年,由于COVID-19大流行,我们不确定项目是否能照常启动。3月22日发布了几项限制措施,包括保持社交距离的规定,以及如果不是出于特殊原因(上班、看医生或购物是最基本的原因),禁止离开家。尽管如此,在整个严格的限制期间,人们被允许外出运动,以及遛狗或其他”很好的理由”只要你是一个人,和另一个人,或者和你的家人在一起。经过一段时间的困惑后,我清楚地意识到,出去协助CS项目,比如数蝴蝶,被认为是一种行为”很好的理由。”在此期间,我们注意到新注册人数有所增加(图9)。2020年是个例外,因为新注册人数(95人)比2009年至2019年期间(平均为55.5人)更多。使用Fisher配对比较设计检验5000种排列,没有一个观测值更高,因此2009年至2019年的平均新注册数量显著低于2020年(p = 0.0002)。
讨论
长期的生态研究非常重要,因为这是探测长期趋势和估计不同变量对生态系统影响的唯一方法(Müller等,2010,Haase等,2018)。公民科学项目为收集具有高空间、时间和分类分辨率的标准化观测数据提供了机会,从而为生物多样性变化分析提供了可靠的数据。对于一些分类群体,如鸟类或蝴蝶,CS已被证明是收集此类数据的好工具(Pellissier等人,2020年)。CS项目运行的时间越长,收集到的数据对科学就越有价值。因此,在规划CS项目时,优先目标之一是长时间的持续时间。这可以通过更好地探索志愿者长期参与的原因来实现。这包括非常基本的知识,谁参与了这些项目(背景),是什么激励他们参与,他们从参与中获得了什么好处,以及他们对项目有什么期望。
谁参加这个项目?(背景)
总结结果,TMD的典型参与者接近退休或已经退休,男性,不从事昆虫学专业工作,拥有大学学位。这一结果与其他类似项目的研究结果非常一致(Walker 2018, Füchslin等人2019,Thelwall等人2019)。大多数参与者都安顿下来了,不再搬家,也不必照顾孩子(不再)。在这种情况下,他们有足够的时间加入CS项目,如TMD,这需要相当高的时间投入。能够为一个相对耗时的项目投入足够的时间似乎是加入这个项目的一个重要因素。因为大多数参与者在加入这个项目之前已经观察过蝴蝶,所以这个项目是他们爱好的一个很好的补充。女性参与者平均年龄比男性参与者大,这可能是因为女性的预期寿命一般高于男性,也就是说,女性比男性保持健康的时间更长,因此可以参加更长时间的活动。
与其他昆虫学领域(Walker 2018)相反,对蝴蝶感兴趣的志愿者的性别失衡并不明显。与大多数成员为男性的昆虫学会相比,参加TMD的女性人数相对较高。许多女人都很欣赏她们不必成为女人”成员”但可以直接加入项目,而不需要任何承诺(与参与者个人沟通)。对于TMD来说,蝴蝶只需要被计数,而不是被捕捉和杀死,这似乎也是一个重要的方面,尤其是对于女性,但对于年轻的参与者(与参与者的个人交流)也是如此。此外,蝴蝶通常很受欢迎,因为它们很漂亮,在一个晴朗的日子里,在一个良好的环境中,你可以数得清它们。在这种情况下,应该注意的是,蝴蝶也流行于时尚、装饰和装饰配件。
人们经常表达对过度衰老的恐惧(Hopkins and Freckleton 2002, Orr et al. 2020),也就是说,分类专家和志愿者变老了,没有年轻人跟进。在TMD中,这与2005年相比是正确的,也就是说,整个队列的志愿者年龄相仿。在2014年至2019年期间,年龄分布没有变化。一方面,这可能是因为我们的年龄数据(10岁)的分辨率比时间差异(5岁)更粗糙。另一方面,这也可以表明社区确实没有”超龄。”当然,老年人不参加。但因为任何感兴趣的人都可以在任何时候加入,提高他们的专业水平,所以会有大量的人涌入,尤其是当孩子们离开家或退休后,他们有更多的时间。这导致了新的人在他们的”最好的年龄”加入这个项目。因此,TMD的年龄结构可能是一个”移动窗口”反映了人口动态。
当开始像TMD这样的CS项目时,了解可能加入项目的人的背景是很重要的。知道大多数参加者是养恤金领取人或接近养恤金领取人有助于专门针对这一群体,例如举办特别讲习班或训练日。同样重要的是要记住,老年人的参与已被证明会造成问题。例如,有研究表明,志愿观鸟者的听力随着年龄的增长而变差,因此通过鸣叫探测到的鸟类更少(Kayser 2017)。同样的道理也适用于观察蝴蝶,当老年人观察一只快速飞行的蝴蝶时,他们的视力会变差,反应也会变慢。另一方面,如果我们假设年龄较大的参与者更有可能花时间回应调查,那么我们的问卷可能存在偏见。不幸的是,在问卷的基础上,我们没有可能检验这一假设。
由于目前大多数参与者的年龄都相对较大,因此有必要讨论让年轻人对项目感兴趣的可能性。这可以通过使用新技术,如识别和/或记录应用程序来计数和确定田间蝴蝶,或通过让年轻人参与项目的不同部分,如数据评估或(区域)项目协调来实现。
人们为什么要参加这个项目?(动机)
我们为什么要做我们所做的事情?心理学家提出了两种不同的思考动机的方法,包括看看动机是来自外部(外在的)还是内部(内在的)个人(Ryan和Deci 2000)。Finkelstien(2009)研究了志愿者特殊的内在动机和外在动机,发现内在动机是志愿者活动本身所满足的动机,而外在动机主要是由志愿者活动本身所驱动的”外部”职业抱负等动机。
在计算机科学中,专业科学家和志愿者开始和加入一个项目的动机通常是完全不同的。科学家希望获得大规模数据集,而公民科学家则加入其中寻找机会,以扩大他们的视野,并使他们参与到愉快的活动中(Golumbic等人,2020年)。他们的动机主要是内在的。Schuttler等人(2018)的综述表明,参与CS项目可以增加与自然的情感和认知联系。
因此,人们参与TMD的主要原因是希望保护自然环境,并为阻止蝴蝶和生物多样性的损失做出贡献,这是合乎逻辑的。然而,对科学的贡献也是一个重要因素,正如West和Pateman(2016)和Ganzevoort等人(2017)所表明的那样。这也适用于其他CS项目,如水质监测(Alender 2016)或大传粉者项目(Domroese and Johnson 2017),这两个项目都在美国。事实是,47.9%的TMD参与者拥有大学学位,这表明参与者与科学的联系总体上比平均人口更密切。在德国,17.6%的人口拥有大学学位(Destatis 2020)。
TMD的结构与参与者对自己的样带的个人责任促进了个人与该样带和旁边的蝴蝶物种的联系。通过每年去那里很多次,在很长一段时间里,人们非常了解他们的样带。在很短的时间内,他们知道了所有发生的蝴蝶种类,并开始比较不同周和不同年的结果(与参与者的个人交流)。他们想知道,他们的蝴蝶做得怎么样,并愿意继续数年。因此,基于地点的项目对参与者来说有很多好处,他们可能会将参与与管理感联系起来(例如,Haywood等人,2016)。个体与样带的联系似乎是蝴蝶监测方案的一个重要特征。在荷兰,蝴蝶监测从1990年开始,许多横断面也要走很多年,有些甚至要走30年(与Chris van Swaay和https://twitter.com/chrisvanswaay/status/1323723739058626564?s=20).
在过去三年(即2018-2020年),TMD的新注册数量显著增加。我们认为,吸引新参与者的最重要影响可能是Hallmann等人(2017)发表的关于德国自然保护区昆虫数量下降的论文,该论文在媒体中引起了巨大反响。所谓的克雷菲尔德研究取得了以前任何国家级或国际级的著名出版物或精心策划的自然保护运动都没有取得的成就:使昆虫面临的威胁成为新闻报道和社论的主题,使拯救昆虫成为德国议会辩论的主题,甚至产生了法律草案。我们认为TMD注册人数的增加是由于媒体对这个话题的报道。因此,人们真的很关心,想知道他们如何才能参与进来。他们明白,长期数据对评估生物多样性状况至关重要,他们希望通过收集必要的数据为科学分析做出贡献。如果样带行走者与其他样带行走者接触,这些愿望甚至会更加明显。他们可能会交换意见,讨论问题的解决办法。
参加项目的人有什么个人优势?(好处)
加入TMD的人并没有从数蝴蝶中直接受益。他们没有报酬,也没有任何定期的激励。然而,加入TMD的一个间接好处是随着时间的推移会获得显著的知识。与专家的密切接触以及在鉴别蝴蝶种类方面寻求帮助的可能性是提高个人知识的重要因素。几乎每周出去数蝴蝶也是很好的训练。加入该项目的人在参与几年之后知道的蝴蝶种类比他们刚开始参与时多得多。一方面,人们对失去分类学家感到遗憾(Frobel和Schlumprecht 2016),另一方面,对物种的认识和与自然的联系之间显示出了强烈的联系(Cox和Gaston 2015),在这种情况下,对物种的认识决不能被低估。与此相一致,Bonney et al.(2015)的研究表明,参与CS项目可以增强参与者的科学知识,提高他们的科研意识,并为他们的爱好提供更深层次的意义。
人们期望从项目和项目协调中得到什么?(期望)
良好的沟通对CS项目至关重要,通常比认可或奖励更有价值(Alender 2016)。参与者希望被告知他们的数据所产生的影响(Ganzevoort等人,2017),并且通常与他们的项目密切相关(Tiago等人,2017)。此外,与项目团队的信任关系是参与的重要驱动因素。
在我们的问卷调查中,许多参与者表示他们希望有更多的活动,如区域会议、研讨会、讲习班或远足。此外,还表示希望通过电子邮件进行更多的交流、更多的培训课程和更多的信息。这些愿望在年轻的参与者中更为明显。然而,每当我们组织区域会议或远足时,只有少数人参加,甚至有些活动因为注册人数少而不得不取消。大多数参与者还加入其他公民科学项目,并参与自然保护。因此,即使他们对进一步的活动感兴趣,他们最终也没有时间参与。
虽然TMD中有一些人员的更替,但是有相当多的人长期留在项目中。对TMD的社交网络的分析也显示了这一点(Richter et al. 2018)。然而,我们没有关于那些没有通知我们的人离开项目的信息,因此我们不知道他们这样做的原因。参与者因为年老、健康问题等原因离开项目,告诉我们他们的原因,但也可能是参与者因为对项目及其协调不满意而退出,而不是给出任何反馈,而是负面的评论。
2019冠状病毒病参与率与正常年份相比
2020年,我们的日常生活在几周内发生了翻天覆地的变化。由于严格的限制,许多人有了更多的闲暇时间;因此,他们中的许多人决定开始他们以前没有时间做的活动。2020年4月,TMD项目的注册人数达到了有史以来的最高水平,很可能是由于这些原因。人们通过电子邮件或电话联系我们,询问他们是否可以加入这个项目,也有许多以前的样带行走者,他们因为不同的原因(主要是缺乏时间)放弃了他们的样带行走,重新加入了项目,并重新开始了他们以前的活动。当然,有更多的空闲时间是人们(重新)加入该项目的一个重要方面,它完全独立于冠状病毒大流行。但这并不是唯一的动机,参与的原因更复杂。许多与会者表示,TMD是一项富有成效的活动,可以在尊重身体距离的情况下进行;人们也常说,参与TMD帮助参与者度过了这段艰难的时期。这在一位与会者的发言中得到了非常准确的总结,他在电话中说:”在这艰难的时刻,数蝴蝶对我的灵魂有好处。”
在爱尔兰和英国也观察到了同样的影响,爱尔兰国家生物多样性数据中心在2020年春季登记到的几个县的活动水平高于前一年(https://www.biodiversityireland.ie/people-engaged-more-with-biodiversity-during-covid-19-lockdown/)和英国的国家蛾类记录计划显示,2020年提交看到蛾类的人数有所上升(https://www.bbc.com/news/science-environment-57742701).他们在标题上总结了他们的发现”在Covid-19封锁期间,人们更多地参与了生物多样性”而且”封锁期间,后院的蛾斑增加。”
当然,CS也是直接参与冠状病毒相关课题研究的好工具。德国CS平台”公民创造知识”(https://www.buergerschaffenwissen.de/)概述了在德国的CS项目,并刚刚发布了一个名为”共同对抗病毒:冠状病毒时代的研究,”这里展示了不同的与冠状病毒相关的项目。
很明显,CS也非常适合于研究当前的社会问题。如果项目解决的是当前占据人们头脑的话题,那么人们参与的动机就会非常高。因此,对于科学家来说,利用计算机科学来解决当前的问题是值得的。beplay官网世界杯
欧洲背景下的蝴蝶监测
TMD之所以如此特别,并与德国其他CS项目区别开来,是因为它嵌入了欧洲蝴蝶监测项目网络,所有项目都(几乎)采用相同的方法。将不同国家的项目汇集在一起是一项巨大的挑战,它将产生关于物种跨境分布和趋势的知识,并为保护物种制定保护措施。这个网络是由欧洲蝴蝶保护组织组织的,这是一个合作组织,致力于阻止和扭转整个欧洲蝴蝶、飞蛾及其栖息地的减少。https://www.vlinderstichting.nl/butterfly-conservation-europe).在2019年至2020年期间,欧盟资助的ABLE项目旨在扩大欧洲的蝴蝶监测(https://butterfly-monitoring.net/able).据我们所知,这是第一次在整个网络中详细分析人们参与这个项目的原因以及他们长期参与的动机。长期参与是处理生物多样性数据的CS项目成功的一个重要因素;因此,如何实现连续性的问题之前也被解决过(Everett和Geoghegan 2016, Cunha等人2017,Richter等人2018)。
在TMD中,参与者的长期参与和收集的高质量数据是突出的。因此,我们在此提出的分析结果可以作为在其他欧洲国家开发类似项目或建立相同项目结构(Kühn et al. 2008)的指导方针。同一类型的项目可以很容易地应用于其他分类组,并有助于显著增加生物多样性的数据采样,并使此类项目永垂不朽。然而,蝴蝶的分类学组有一个优势,那就是它特别漂亮,因此很有魅力,而且大多数人遇到的蝴蝶种类不多。
前景
尽管TMD在长期参与(如本手稿所示)和数据质量方面非常成功(Rada等人2018年,Pellissier等人2020年),但仍有一些方面可以改进。例如,更多的活动和更好的信息流通的愿望可以通过使用现代技术来实现。在冠状病毒大流行期间取得的经验可能有助于开发新的活动形式,如视频会议或在线教程。无论如何,未来的技术发展是需要考虑的,我们已经开始开发新的数据收集工具,比如智能手机的应用程序。在其他国家,类似的工具已经在使用(例如,https://butterfly-monitoring.net/ebms-app).另一个重要的基石可能是开发一个自动识别蝴蝶种类的应用程序。TMD的参与者可以使用这个应用程序来检查他们的物种识别,结果可能有助于检查质量和改进数据。
由于自然保护对TMD的参与者非常重要,未来的另一个目标是加强TMD的科学成果与实践中自然保护之间的联系。2020年,TMD计划被用于统计国家自然遗产的蝴蝶数量。这些遗址通常是德国统一后交给自然保护的前军事遗址。它们具有高度的保育价值,由不同的自然保育机构管理。我们开发了一种简化的计数蝴蝶的方法,遵循一个通用的协议。从这些有濒危和稀有栖息地的地点收集的数据将有助于覆盖不同的、迄今为止代表性不足的栖息地。使用使用率模型(Bried and Pellet 2012, Fleishman et al. 2017)、稀疏技术(Simonson et al. 2001)、元分析时间序列(Pilotto et al. 2020),以及从细到粗的数据缩放,很容易实现数据的比较甚至联合分析。对不同(濒危和常见)生境的结果进行比较,将有助于在更大范围内了解生物多样性的发展。
结论
基于TMD的经验和我们从问卷分析中得出的发现,我们为建立一个具有很高成功潜力的CS项目提出了一套建议。
- 了解参与者的(人口统计)背景很重要,因为这是他们大多数人的共同点。这些知识有助于专门针对这一群体,并改进项目结构,使其对其他群体(如年轻人或家庭)也具有吸引力。
- 为了增加人们参与CS项目的动机,解释项目的科学背景是很重要的。人们想要为科学研究做出贡献,他们想知道他们的数据是如何被用来提高关于生物多样性的知识的。
- 与特定地点的个人关系(例如,蝴蝶横断面)有助于激励参与者长时间参与(对该地点的管理感)。
- 公民科学家加入一个项目的动机大多是内在的。比赠品或旅行退款等特殊的参与奖励更重要的是增强与自然情感联系的信息。
- 良好的沟通和定期报告CS项目的结果是至关重要的。工作坊或短途旅行是值得欣赏的。
致谢
我们要感谢公民科学项目Tagfalter-Monitoring Deutschland (TMD)的所有参与者加入该项目并回答我们的问卷。
我们非常感谢Sarah Passonneau在语言方面的进步。
这项工作的部分资金由Helmholtz环境研究中心的知识和技术转移部门提供。
数据可用性
支持这项研究结果的数据/代码可在Zenodo网站https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.4486775.svg公开获取https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.4486775.svg.
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表1
表1.为手稿分析的问题和他们参考的主题(背景,动机,好处,或期望)。
没有问题。 | 参考…… | 问题 |
第二季 | 背景 | 你在哪一年参与蝴蝶监测? |
第三季 | 背景 | 你能估计一下你每年总共花在蝴蝶监测上的时间(小时)有多少吗? |
第四季度 | 背景 | 在参与蝴蝶监测之前,你是否观察过蝴蝶?(没有/是的) |
Q5 | 动机 | 你参与蝴蝶监测的动机是什么?(6)选择 |
游戏的 | 背景 | 你是否从事过蝴蝶监测的专业工作?(5)选择 |
的事情 | 好处 | 请估计:在您参与蝴蝶监测之前,您知道多少种蝴蝶?(5步9个选择:1-5、6-10等) |
12个 | 好处 | 请估计一下:今天你知道多少种蝴蝶?(5步9个选择:1-5、6-10等) |
问题 | 动机 | 你打算(继续)参与蝴蝶监测工作吗?(5)选择 |
Q14 | 动机 | 原因,如果你不打算参加(免费文本) |
的时候 | 动机 | 你和其他样带行尸交换了吗?(是/否) |
Q36 | 预期 | 你对蝴蝶监测的协调有何期望?(7个选项,1个免费文本,多个答案可选) |
的地区 | 预期 | 您希望通过什么方式获得更多关于这个项目的信息/交流?(6个选项,1个免费文本,多个答案可选) |
Q39 | 背景 | 请输入您的出生年份 |
Q41 | 背景 | 你的最高职业资格是什么(7个选项)? |
Q42 | 背景 | 性别 |